Análise de dados bancários sob o scanner

As indústrias do século 21 são altamente dependentes de dados para desenvolver insights e tomar decisões baseadas em dados. Portanto, a ciência de dados não é mais uma necessidade tangencial, mas é um imperativo para as empresas. Neste artigo, examinaremos o uso de ciência e análise de dados como um importante disruptor no setor de serviços financeiros, mergulhando na coleta, análise e integração de dados por meio de diversos pontos de contato bancários, como agências, aplicativos móveis, plataformas online, call centers e caixas eletrônicos. , e correlacioná-lo com a estratégia de um banco.

Não surpreende que os dados estejam profundamente correlacionados com a eficiência empresarial das instituições financeiras, especialmente os bancos. O setor bancário é um dos principais domínios de negócios, que faz o maior investimento em tecnologias de big data e BA (business analytics). A aplicação da ciência de dados no setor bancário tem muita aceitação de metade do planeta. O setor bancário vem enfrentando intensa concorrência de players não tradicionais, como bancos somente móveis e aplicativos UPI (Unified Payments Interface), e precisa buscar instrumentos eficazes para ampliar receitas e conter custos.

Internacionalmente, as empresas de pesquisa de mercado previram que as empresas de serviços financeiros testemunharão um crescimento de dados em um CAGR de mais de 25% em 2018-2025. Isso significa que a coleta e análise de dados não são apenas imperativas, mas também essenciais para o sucesso das estratégias bancárias em todo o mundo. Mergulhamos no fluxo de trabalho de um cientista de dados e no impacto da análise de dados nas estratégias bancárias no futuro.

Coleta e Gerenciamento de Dados

Ao longo da última década, a coleta de dados no setor bancário tornou-se extremamente sofisticada e fez a transição dos registros bancários para o histórico de transações on-line, incluindo a coleta de outros pontos de contato, como aplicativos, call centers e caixas eletrônicos. Na verdade, acredita-se que metade da população adulta do mundo agora usa o banco digital, e essa estatística deve crescer rapidamente.

Isso significa que cada transação com cartão de crédito, mensagem e página da Web aberta em um site bancário aumenta os bilhões de bytes de dados coletados pela população global. Junto com isso, a intensa digitalização econômica forneceu aos bancos um novo pool para explorar na forma de fontes externas, como operadoras móveis, dados geoespaciais, agências de crédito e redes sociais. Para um analista de dados, o primeiro passo é definir e obter informações desse pool, estruturá-las e usá-las efetivamente como inteligência para tomar decisões de negócios inteligentes e se manter competitivo.

O gerenciamento de dados é a etapa mais importante para aproveitar de maneira eficaz os dados coletados meticulosamente de vários canais. Isso inclui ficar de olho na propriedade, governança e armazenamento de dados e estruturação, revisão e limpeza de dados.

Todos esses processos podem ser realizados com a ajuda de armazenamento baseado em nuvem, servidores no local, data warehouses e data lakes; integrando CBS, CRM, LOS e outros sistemas; com ferramentas analíticas e de visualização de dados; e através da criação de uma estrutura organizacional para otimizar o uso de dados. Além disso, a propriedade centralizada dos dados garante que haja total responsabilidade dentro de uma organização.

Integrando o Analytics

Dado que os dados são o maior ativo para os bancos, eles só podem colher benefícios integrando dados com análises. Os dados brutos por si só não podem ser úteis a menos que sejam apoiados por uma análise robusta. O trabalho de um analista de dados inclui a criação de modelos para prever o comportamento do cliente, entender suas preferências e gerenciar as expectativas de forma proativa.

A análise prospectiva fornece gatilhos proativos, como inadimplência, atrito, propensão a comprar um produto específico, prever eventos futuros na jornada de um consumidor e, por sua vez, ajudar o banco a tomar ações efetivas. Ao longo dos anos, as necessidades de processamento rápido, tecnologia móvel inovadora, disponibilidade de dados e proliferação de software de código aberto produziram vários casos de uso de ciência de dados no setor bancário.

Algumas delas incluem direcionamento e segmentação de clientes, ativação de clientes e prevenção de desistências, modelos de vendas cruzadas e gerenciamento de crédito e risco. A integração de análises com dados é fundamental pelos seguintes motivos.

1. Modelagem de Risco

A modelagem de risco refere-se ao uso de técnicas econométricas formais para determinar o risco agregado em uma carteira financeira. A modelagem de risco financeiro é o modelo mais importante para um banco ao analisar empresas e indivíduos. As técnicas utilizadas para modelagem de risco envolvem avaliação de risco de mercado, valor em risco (VaR), simulação histórica e uso da teoria do valor extremo para prever perdas prováveis ​​para uma variedade de riscos.

Os diferentes riscos também são agrupados nas categorias de risco de crédito, risco de mercado, risco de modelo, risco de liquidez e risco operacional para negócios. A modelagem de risco deve ser feita tendo em mente os padrões bancários regionais e internacionais. Com grandes quantidades de dados coletados, um poderoso software de computação pode ser usado para realizar análises quantitativas de risco.

2. Detecção de Fraude

A análise de dados permite que auditores e examinadores de fraude analisem os dados de negócios de uma organização para determinar quão bem ela implementou controles internos para identificar transações ou atividades fraudulentas. Algumas das técnicas empregadas para este fim incluem cálculo de parâmetros estatísticos (médias, desvios padrão, valores altos ou baixos não naturais), classificação de dados, organização de dados para apontar anomalias, análise digital para ocorrências inesperadas, valores correspondentes, testes duplicados, lacunas testar, somar e validar entradas.

3. Análise Preditiva em Tempo Real

À medida que o setor bancário se torna mais dinâmico, os bancos estão sob constante pressão para se manterem lucrativos e, ao mesmo tempo, entender as necessidades, desejos e preferências de seus clientes. Há uma rápida crise de tempo entre a compreensão dos dados e a evolução de uma estratégia. Para lidar com essa crise de tempo, é necessário que os bancos adotem análises preditivas em tempo real para responder da maneira mais rápida possível.

O benefício da análise preditiva é que ela oferece suporte ao aprendizado contínuo a partir de dados atuais, em vez de depender de dados históricos. Ele pode detectar tendências desconhecidas, em vez de operar em uma estrutura definida, e requer a construção de modelos em vez de usar os tradicionais.

Ele adapta ferramentas de descoberta visual que são mais fáceis de usar e também considera dados externos. Com efeito, a análise preditiva é mais dinâmica e personalizada. Algumas áreas em que a análise preditiva é útil incluem aprimoramento do relacionamento com o cliente, gerenciamento de garantias e liquidez, gerenciamento de fluxo de caixa, ajuda no financiamento do comércio e da cadeia de suprimentos, gerenciamento de risco e operações de suporte.

4. Entendendo o Sentimento do Consumidor

Em um setor bancário altamente competitivo, entender e gerenciar o sentimento e a análise do consumidor são essenciais para a operação de qualquer banco. Os bancos estão buscando rapidamente soluções de IA (Inteligência Artificial) na forma de análise de sentimentos. Isso é necessário para capturar a reação de um cliente a um produto, situação ou evento e respondê-lo por meio de textos, postagens, resenhas e outros conteúdos digitais.

Técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) são implementadas para análise diferenciada de dados. Os dados geralmente são coletados de chatbots, assistentes virtuais, serviços de tradução online e mais canais desse tipo. Os bancos podem usar isso como informações subjetivas para personalizar a comunicação, priorizar os problemas dos clientes, melhorar produtos e serviços e aumentar a satisfação geral do cliente.

5. Segmentação de Clientes, Profiling e Segmentação de Marketing

À medida que aceleramos no mundo digital, é necessário que os bancos adotem uma abordagem baseada em dados para segmentação de consumidores, perfis e segmentação de mercado, a fim de personalizar suas estratégias para diferentes públicos.

Os bancos precisam atualizar suas estratégias de clientes com frequência para atender às demandas das bases novas e existentes, e a segmentação é fundamental para isso. Os bancos precisam analisar todo o ciclo de criação de segmentos de valor para o cliente e entender o ciclo de vida do relacionamento com o cliente para criar ou atualizar seus produtos de acordo.

6. Valor vitalício do cliente

Customer Lifetime Value, ou CLTV, refere-se ao valor financeiro completo que um cliente traz para o banco ao longo de todo o seu relacionamento com o banco. O CLTV é calculado considerando a fidelidade ao banco, a rentabilidade do cliente, os saldos médios de empréstimos e poupanças por cliente, a margem média da taxa de juros, a receita média ou receita por cliente gerada de fontes de receita não decorrentes de juros e a custo de fornecer serviços e acesso ao cliente. A automação no cálculo do CLTV com base nesses fatores produz resultados mais rápidos e permite que os bancos mudem ou atualizem suas estratégias mais rapidamente.

7. Assistentes Digitais e Chatbots

Assistentes digitais e chatbots revolucionaram o serviço e a comunicação empresarial para os bancos. Os chatbots estão criando um alvoroço nas mídias sociais. Desde ajudar as pessoas na execução de tarefas simples até oferecer uma experiência personalizada, assistentes virtuais e chatbots tornaram os serviços bancários mais fáceis.

8. Reconhecimento de Voz e Análise Preditiva

Os bancos puderam testar recursos de segurança usando reconhecimento de voz baseado em IA, que pode confirmar automaticamente a identidade de um cliente quando ele liga para o atendimento ao cliente. Dado o sucesso dessa tecnologia, os clientes podem falar e realizar tarefas simples, como transferir dinheiro, relatar caixas eletrônicos e cartões de crédito roubados ou perdidos e receber uma resposta precisa com um assistente virtual.

A maioria dos usuários de bancos urbanos depende fortemente do mobile banking, que deu lugar a aplicativos móveis bancários com inteligência artificial. A maioria desses aplicativos oferece serviços pessoais, contextuais e preditivos. São aplicativos inteligentes que podem rastrear o comportamento do usuário e fornecer dicas e insights personalizados sobre economias e despesas.

Alinhamento com as estratégias bancárias

O terceiro passo após a coleta e modelagem de dados é usar essa inteligência para otimizar campanhas de marketing, criar anúncios relevantes, automatizar o alcance e otimizar a integração do cliente. A análise é um pilar estratégico fundamental, além das operações, que pode melhorar muito as áreas funcionais, como monitoramento de risco, conformidade, fraude e ativos inadimplentes (NPA) e cálculo do VaR. Os bancos podem reduzir custos excessivos de serviços e aumentar a lucratividade se essas ações forem executadas com a menor quantidade de obstáculos.

Futuro da ciência de dados no setor bancário

Para ultrapassar os limites da utilização de dados, o futuro do setor bancário depende muito da criptografia de dados, IA e computação em nuvem. Como os dados confidenciais são essenciais para os negócios, os dados totalmente criptografados podem garantir a segurança dos livros-razão que são impossíveis de adulterar e também garantir a segurança financeira. Também pode ajudar a eliminar verificações de terceiros, acelerando os processos e economizando nas taxas de transação.

Outros ajustes revolucionários para o futuro da ciência de dados no setor bancário são vistos em funções de IA , como resposta automatizada de atendimento ao cliente, monitoramento em tempo real de requisitos regulatórios e negociação algorítmica ou micro. O futuro do setor bancário também inclui a computação em nuvem, que oferece aos bancos recursos ilimitados de hardware e software que podem ajudá-los a expandir ou reduzir conforme suas necessidades.

A tecnologia em nuvem também pode ajudar os bancos a reduzir seus custos de infraestrutura, melhorar a flexibilidade, aumentar a eficiência e atender os clientes mais rapidamente; tudo isso contribuirá para uma infraestrutura mais eficiente e garantirá um melhor relacionamento com os consumidores. No entanto, a computação em nuvem significa implicações regulatórias significativas para os bancos. Algumas das principais questões que os bancos estão tentando resolver atualmente incluem garantir a continuidade do serviço para os clientes diante de qualquer possível contratempo na nuvem e a necessidade de fazer a transição de volta para bancos de dados próprios em tais cenários.

Outras questões importantes que estão sendo avaliadas incluem a forma como as informações pessoais são armazenadas e usadas, proteção de dados do cliente, dependência de provedores terceirizados e segurança da infraestrutura em nuvem e potencial mistura de dados financeiros com outros dados em servidores compartilhados.

Pensamentos finais

O futuro dos dados no setor bancário também traz a promessa de as equipes se livrarem de uma abordagem "em silos" e usarem insights para toda a organização. Com a ciência de dados, as empresas provavelmente estarão mais conectadas, em vez de usar práticas de análise separadas.

Por exemplo, análise de marketing e digital (web, social e móvel), análise de risco de crédito, análise de operações, análise de fraude e análise de conformidade poderão alavancar as mesmas estruturas de dados. Por exemplo, uma equipe que busca aumentar a ativação e a penetração do produto por meio de vendas cruzadas entre canais pode descobrir comportamentos fraudulentos e anomalias.

O futuro do setor bancário envolverá o aproveitamento de dados coletados de várias fontes para obter informações precisas sobre os clientes e usar análises avançadas com a ajuda de tecnologias digitais para aumentar os lucros e a eficiência.

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